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Computer embedded HPERC-KBL-MH
Intel® Xeon® Processor E3-1505L v6Quad CoreUSB

Computer embedded - HPERC-KBL-MH - ADLINK TECHNOLOGY - Intel® Xeon® Processor E3-1505L v6 / Quad Core / USB
Computer embedded - HPERC-KBL-MH - ADLINK TECHNOLOGY - Intel® Xeon® Processor E3-1505L v6 / Quad Core / USB
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Caratteristiche

Configurazione
embedded
Processore
Intel® Xeon® Processor E3-1505L v6, Quad Core
Porte
USB, Ethernet gigabit, PCI Express
Settore
rapido
Tipo di protezione
rinforzato

Descrizione

All'interno del piccolo ingombro dell'HPERC di ADLINK risiede la potenza del processore Intel® Xeon® e del motore di elaborazione parallela GPGPU opzionale basato su un modulo NVIDIA Quadro MXM. Due SSD rimovibili a cancellazione sicura RAID-0 forniscono un throughput di 12Gb/s e sicurezza per l'implementazione in ambienti ostili. La facilità di configurazione ed espansione consente una rapida integrazione di applicazioni embedded personalizzate. I connettori MIL-DTL-38999 con chiave unica forniscono un'ampia gamma di I/O veloci. L'HPERC riserva i pin dei connettori per le interfacce di espansione. La GPGPU si trova su un'interfaccia PCI Express di terza generazione a 16 corsie per consentire l'elaborazione delle immagini e altre applicazioni basate sulle tecnologie AI e Deep Learning. Costruito con la comprovata affidabilità di Ampro (acquisita da ADLINK nel 2008), le robuste capacità dell'HPERC sono ideali per impieghi terrestri, aerei e marittimi in ambito militare e aerospaziale. I sistemi HPERC sopravvivono agli urti, resistono alla corrosione e all'ossidazione galvanica e funzionano nella giungla umida, nel caldo del deserto e nel freddo pungente dei passi montani ghiacciati. Oltre alla roadmap in costante evoluzione di Intel, le GPU multi-core di NVIDIA hanno trasformato alcune aree di elaborazione dei sensori, tra cui il radar, la sorveglianza ad ampio raggio e l'imaging iper-spettrale, grazie all'intrinseca idoneità dell'elaborazione in parallelo di queste serie di dati. Sebbene questo paradigma di elaborazione in parallelo abbia aumentato rapidamente la capacità di elaborazione all'interno di un determinato intervallo di SWaP, i vantaggi reali devono ancora essere sfruttati: l'avvento del Deep Learning sarà probabilmente alla base della prossima ondata di capacità dei sistemi. I metodi di elaborazione delle immagini eseguono operazioni per migliorare un'immagine e/o estrarre informazioni utili da essa.

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